数据处理与建模流程-1演示教学
数据处理与数学建模方法详解演示文稿
有的问题属于交叉的，或者是边缘的。
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从问题的解决方法上分析
涉及到的数学建模方法： 几何理论、组合概率、统计(回归)分析; 优化方法（规划）、图论与网络优化、层次
分析; 差分方法、微分方程、排队论、模糊数学、
随机决策、多目标决策; 随机模拟、插值与拟合、灰色系统理论、神
经网络、时间序列; 综合评价、机理分析等方法;
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➢用的最多的方法是优化方法和概率统计的方法
➢用到优化方法的共有26个题，占总数的75%，其中 整数规划4个，线性规划7个，非线性规划14个,多目 标规划6个。 ➢ 用到概率统计方法的有21个题，占50%，平均每
为基础。
◇ 教师所从事专业与所选课题内容的一致性,若一致更好，若不一致，以学生的 可接受性为基础，把相应研究首先看成教学成果其次为科研成果，接受 成果所属分类分散的事实。
◇ 学生所学专业与所选内容的一致性 不以专业知识作为选题依据，不引导其作专业研究，而是提供一个作科学研究 的机会。
◇ 教师的知识面宽度与选题内容的丰富度的关系
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➢3. 试题向大规模数据处理方向发展:
从05年开始，基本上每年都有一大数据量的赛题；
数据结构的复杂性：数据的真实性，数据的海量性， 数据的不完备性，数据的冗余性
➢4. 求解算法和各类现代算法的融合；如：11B ➢5.实用性：问题和数据来自于实际，解决方法 切合于实际，模型和结果可以应用于实际。 ➢6.即时性：国内外的大事，社会的热点，生活的 焦点，近期发生和即将发生被关注的问题。
数据建模方法及步骤
数据建模方法及步骤一何为建模？数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。
前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。
后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。
通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。
针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。
这里就涉及到数据建模问题。
即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。
在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。
在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。
下面分别说明下：ER模型OLAP中的ER模型，与OLTP中的有所区别。
其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。
星型模型星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。
该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。
这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。
其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。
在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。
多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。
当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。
性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。
由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。
三维建模的数据处理流程
三维建模的数据处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!三维建模数据处理流程：1. 数据采集，使用扫描仪或其他设备捕获原始数据点云或图像。
数学建模软件的基本操作教程
数学建模软件的基本操作教程第一章：数学建模软件概述数学建模软件是一种专业的工具，用于解决实际问题中的数学建模。
它通过模拟、仿真、优化等方法，将实际问题转化为数学模型，并使用数值计算方法进行求解。
本章将介绍数学建模软件的基本概念和功能。
1.1 数学建模软件的定义数学建模软件是一种为数学建模而设计的软件工具，它提供了数学建模所需的各种功能和工具，如模型构建、模拟仿真、数据处理、结果分析等。
1.2 数学建模软件的特点数学建模软件具有以下几个特点：（1）集成性：数学建模软件提供了一系列的工具和功能，使得用户可以在同一个平台上完成从模型构建到结果分析的全部过程。
（2）可视化：数学建模软件通常支持图形化界面，通过图形化展示模型和结果，方便用户理解和分析。
（3）灵活性：数学建模软件不仅提供了一些常用的建模方法和模型库，还支持用户自定义模型和算法，以适应不同问题的需求。
第二章：数学建模软件的安装和设置本章将介绍数学建模软件的安装和设置过程，以保证软件可以正常运行。
2.1 软件的安装（1）下载软件安装包：从官方网站或其他可靠来源下载数学建模软件的安装包。
（2）运行安装包：双击安装包文件，按照提示完成软件的安装过程。
（3）选择安装路径：根据个人需求选择软件的安装路径，最好选择一个空闲的硬盘分区。
2.2 软件的设置（1）语言设置：根据个人使用习惯选择软件的语言版本。
（2）字体设置：根据屏幕分辨率和个人习惯选择适合的字体和字号。
（3）常用配置：根据个人需求设置一些常用的配置，如默认保存路径、单位制等。
第三章：数学建模模型的构建本章将介绍数学建模模型的构建方法和技巧。
3.1 参考现有模型在构建数学建模模型时，可以先参考相关领域的现有模型，了解其基本思路和结构，并根据实际问题的特点进行适当修改和扩展。
3.2 数据采集和处理在构建模型之前，需要进行数据的采集和处理，包括数据的获取、清洗、筛选等工作。
可以利用软件提供的数据处理功能，对数据进行预处理和分析。
高中数学北师大版 必修一 数学建模的主要步骤 课件
即税率应控制在10%-15%为宜.
环节三
学习与反思
检测
1.某新产品投放市场后第一个月销售
100台，第二个月销售200台，第三个
月销售400台，第四个月销售790台，
则下列函数模型中能较好地反映销量
y与投放市场的月数x之间关系的是
(
)
A．y＝100x B．y＝50x2－50x＋
一般不容易求得精确值,这就
要根据需要求近似解.
(4)检验结果
用实际现象或数据检验求得
的解是否符合实际.如果不符
合实际情况,就要重新建模.
环节二
案例分析
案例分析
例1.某工厂今年1月、2月、3月生产
某种产品分别为1万件、1.2万件、1.3
万件.为了估计以后每个月的产量，
以这三个月的产品数量为依据，用一
设围成的矩形场地的长为x m，
－
－
则宽为
m，则S＝
＝ (－
x2＋200x)．
当x＝100时，Smax＝2 500(m2)．
检测
3.已知投资x万元经销甲商品所获得
的利润为P＝ ；投资x万元经销乙商
品所获得的利润为Q＝
(a＞0)．
若投资20万元同时经销这两种商品或
个函数来模拟该产品的月产量y与月
份x的关系.模拟函数可以选择二次函
数或函数y=a•bx+c(其中a，b，c为常
数)，已知4月该产品的产量为1. 37万
件，试问用以上哪个函数作为模拟函
数较好？并说明理由
解：由题意，设 1 =
= 2 +qx+r(p≠0),
数学建模的一般步骤和案例ppt课件
h
截面椭圆示意图
V [1a b a ( h b )2 b h h 2 a b a r c s in h b ] L
2b
b
理想和现实的比较结果及处理方法 1、利用MATLAB拟合此曲线方程，可得： V 0 . 0 8 4 h 3 0 . 1 5 1 h 2 0 . 0 5 8 h 0 . 0 0 2
数学建模的一般步骤和案例
最新版整理ppt
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建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事 物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框框规定 出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建 模的一般步骤和原则：
模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的 要求，收集各种必要的信息．
模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要 的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略 问题的次要方面。
解析地或近似地求解该数学问题
解释、验证 通 通不过 过
投入使用
最新版整理ppt
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A题 储油罐的变位识别与罐容表标定 通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐，并且一般都有与之配套
的“油位计量管理系统”，采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内 油位高度等数据，通过预先标定的罐容表（即罐内油位高度与储油量的 对应关系）进行实时计算，以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。
2、线性回归方式得到修正系数 m1.035
3、计算得到的数据与实际测量数据吻合较好，相对误差始终很小，实际数据稍小可能是由于 探针，进出油罐管道等占一定体积及罐壁厚度造成的，为简化模型，本文忽略这部分影响。
最新版整理ppt
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油位 探针
注油口
出油管
1.2m
油浮子
1.2m
数学建模过程PPT课件
为了在表决提案时避免可能出现10：10的平局，再设一个席 位。
21个席位的分配结果
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
丙 34 34/200=17.0% 17.0%•21=3.570
3 42 Q3 1(1 1) 578
1 0 32 Q1 3(3 1) 888.4
6 32 Q2 2(2 1) 661.5
3 42 Q3 1(1 1) 578
甲1 乙1 丙1
4 6 7 10 11 13 16 17 19 20 5 8 12 14 18 9 15 21
甲：11，乙：6，丙：4
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练习 学校共1000学生，235人住在A楼，333人住 在B楼，432住在C楼。学生要组织一个10人 委员会，试用惯例分配方法， d’Hondt方法和 Q值方法分配各楼的委员数，并比较结果。
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d’Hondt方法 有k个单位，每单位的人数为 pi ，总席位数为n。 做法： 用自然数1,2,3,…分别除以每单位的人数，从 所得的数中由大到小取前 n 个，（这n 个数来 自各个单位人数用自然数相除的结果），这n 个数中哪个单位有几个所分席位就为几个。
2 建模步骤
模型准备
模型假设
模型检验 模型应用
模型分析
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模型建立 模型求解
1）模型准备： 了解问题的实际背景，明确建模目 的，掌握对象的各种信息如统计数据等，弄清实际 对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
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Excel数据处理和建模实战教程
Excel数据处理和建模实战教程第一章：Excel数据处理基础在Excel数据处理和建模的实战教程中，首先要了解Excel数据处理的基础知识。
Excel是一款功能强大的电子表格软件，可进行大量的数据处理和分析工作。
以下是一些常用的Excel数据处理技巧和操作方法。
1.1 数据导入和导出Excel允许用户导入和导出各种格式的数据，包括文本文件、CSV文件、数据库等。
通过点击“数据”选项卡，然后选择“从文本”或“从其他源”等选项，可以轻松地将数据导入到Excel工作表中。
同样，可以选择“另存为”选项，将Excel工作表中的数据导出为其他格式。
1.2 数据排序和筛选在Excel中，可以根据特定条件对数据进行排序和筛选。
选择要排序的数据范围，然后点击“数据”选项卡中的“排序”按钮，即可对数据进行升序或降序排序。
此外，还可以使用“自动筛选”功能，通过设置筛选条件，快速筛选出符合条件的数据。
1.3 数据去重在数据处理中，经常需要对重复的数据进行去重处理。
在Excel中，可以使用“删除重复项”功能实现这一目标。
选择需要去重的数据范围，然后点击“数据”选项卡中的“删除重复项”按钮，即可去除重复的数据。
1.4 数据透视表数据透视表是Excel中用于数据分析和汇总的强大工具。
通过简单拖拽字段，即可对数据进行快速分组、汇总和计算。
通过点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，可以轻松创建数据透视表，并对数据进行多维度的分析和汇总。
第二章：Excel数据建模实战在Excel中进行数据建模是一项复杂而重要的任务。
数据建模可以帮助用户对数据进行更深入的分析和预测。
以下是一些常用的Excel数据建模技巧和操作方法。
2.1 数据清洗和预处理在进行数据建模之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括删除缺失值、处理异常值和重复数据，统一数据类型和格式等操作。
通过使用Excel中的各种函数和工具，可以高效地进行数据清洗和预处理。
2.2 数据建模方法Excel提供了多种数据建模方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
如何在excel中实现数据建模和数据
如何在excel中实现数据建模和数据如何在 Excel 中实现数据建模和分析在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅能够用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据建模和分析功能。
掌握这些功能，可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
接下来，我将详细介绍如何在 Excel 中实现数据建模和分析。
一、数据准备在进行数据建模和分析之前，首先需要确保数据的质量和完整性。
这包括检查数据的准确性、一致性和完整性，删除重复数据，处理缺失值等。
例如，如果数据中存在错误的数值或拼写错误，需要进行修正。
对于缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，如用平均值、中位数或其他合理的值进行填充，或者直接删除包含缺失值的行或列。
此外，还需要对数据进行整理和格式化，使其符合分析的要求。
例如，将日期数据转换为 Excel 能够识别的日期格式，将文本数据转换为数值数据等。
二、数据建模的基本概念在 Excel 中，数据建模主要涉及到数据表、关系和计算列等概念。
数据表是数据的存储单元，可以包含多个列和行。
每个列代表一个数据字段，每个行代表一个数据记录。
关系用于连接不同的数据表，以便在分析时能够综合多个表的数据。
例如，如果有一个客户表和一个订单表，可以通过客户 ID 建立关系，从而了解每个客户的订单情况。
计算列则是基于现有列的数据通过公式计算生成的新列。
例如，可以根据销售额和成本计算出利润。
三、使用数据透视表进行数据分析数据透视表是Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总、分析和比较大量的数据。
要创建数据透视表，首先选择数据区域，然后在“插入”选项卡中点击“数据透视表”。
在数据透视表字段列表中，可以将需要分析的字段拖放到相应的区域，如行、列、值等，以实现不同的分析目的。
例如，如果要分析不同产品的销售额，可以将产品名称拖放到行区域，将销售额拖放到值区域。
建筑物立面测绘中的点云数据处理和建模方法
建筑物立面测绘中的点云数据处理和建模方法引言建筑物立面测绘是现代建筑设计与工程施工中不可或缺的环节之一。
随着激光扫描技术的不断发展，点云数据的获取和处理成为了立面测绘领域的重要一环。
本文将介绍建筑物立面测绘中的点云数据处理和建模方法，旨在探索如何更好地利用点云数据来提高建筑物立面测绘的准确性和效率。
一、点云数据处理的基本步骤1. 数据获取点云数据的获取主要依靠激光扫描仪或摄影测量仪。
激光扫描仪通过发送激光脉冲并记录其返回时间来获取物体表面的三维坐标信息。
摄影测量仪则通过拍摄物体的多张照片，通过三角测量原理计算物体表面的三维坐标。
2. 数据预处理点云数据获取后，通常需要进行一系列的预处理操作，以去除噪声、填补空洞、移除非建筑物物体等。
噪声去除可以通过滤波算法实现，例如高斯滤波或中值滤波。
空洞填补可以利用点云的邻域关系进行插值操作。
非建筑物物体的去除则可以使用聚类算法或形状分析方法。
3. 数据配准数据配准是指将多个点云数据集进行对齐，使其处于同一个坐标系中。
常见的配准方法有基于特征的匹配算法、ICP算法等。
配准后的点云数据可以更好地表示建筑物的真实形态。
二、点云数据建模方法1. 表面元素法表面元素法是将立面点云数据转化为简化的、由表面元素组成的模型。
常用的表面元素包括三角形、矩形等。
将点云数据转化为表面元素模型可以使建筑物的形态更加清晰，便于后续分析和编辑操作。
2. 特征提取法特征提取法通过识别建筑物立面上的特征元素（例如窗户、门等）来进行建模。
特征提取可以借助图像处理技术，例如边缘检测、角点检测等。
通过提取特征元素的位置和形状，可以更加准确地还原建筑立面的细节。
3. 曲面拟合法曲面拟合法利用数学曲面模型对建筑物立面进行拟合。
常用的拟合方法有最小二乘法、B样条曲线/曲面等。
曲面拟合可以较好地保持点云数据的原始形状，同时具备一定的简化效果。
三、点云数据处理与建模的应用1. 建筑设计与模拟通过点云数据处理和建模，可以为建筑设计提供详细的建筑物外观信息，包括立面的细节、结构形态等。
电子表格数据分析与建模软件实用教程
电子表格数据分析与建模软件实用教程第一章：基本操作入门1.1 软件介绍在日常工作和学习中，电子表格软件扮演着重要的角色。
本章将介绍流行的电子表格软件，如Microsoft Excel、Google Sheets等，以及它们的基本功能和界面布局。
1.2 创建和编辑电子表格学习如何创建一个新的电子表格文件，设置行和列的大小，以及编辑和格式化单元格内容。
掌握这些基本操作对于后续的数据分析和建模至关重要。
1.3 插入和删除数据了解如何在电子表格中插入和删除数据，包括单个单元格、行和列。
学习如何批量导入数据文件，如CSV和Excel文件，以及如何将表格粘贴到电子表格中。
第二章：数据分析基础2.1 数据排序和筛选了解如何根据特定的条件对数据进行排序和筛选，以便更好地理解和分析数据。
学习如何使用筛选功能来过滤数据，以满足特定的需求。
2.2 数据表关联学习如何将两个或多个表格中的数据关联起来，以便进行更复杂的分析和计算。
了解主键和外键的概念，以及常见的表关联方法。
2.3 数据透视表介绍数据透视表的功能和用法。
学习如何使用数据透视表来对大量数据进行汇总和分析，以及如何通过更改数据透视表的设置来获取不同的汇总结果。
第三章：数据建模与预测3.1 基本函数和公式了解电子表格中常用的函数和公式，如SUM、AVERAGE、IF 等。
学习如何在电子表格中创建和调用自定义函数，以满足特定的计算需求。
3.2 数据建模与回归分析介绍数据建模的概念和目的，以及如何使用回归分析来建立拟合数据的模型。
学习如何使用电子表格软件进行简单线性回归和多元回归分析，并解读回归结果。
3.3 预测与可视化了解如何使用建立好的模型进行数据预测和趋势分析。
学习如何使用图表和可视化功能，将数据模式和趋势以更直观的方式展示给他人。
第四章：高级技巧与实际应用4.1 条件格式和数据验证学习如何使用条件格式功能来根据特定的条件自动对单元格进行格式化和标记。
了解如何设置数据验证规则，限制用户输入的内容，提高数据的准确性和一致性。
数学建模实用教程课件第1章 数学建模入门-PPT文档资料
数学技术= 数学建模+科学计算
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3、数学模型无处不在
计算机技术
数学模型宝库
航空航天技术 工程设计技术
工程制造技术 政治、经济、社会、 军事等信息技术
2019/3/25
信息工程大学 韩中庚
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3、数学模型无处不在
实际中，要用数学知识去解决实际问题，就一 定要用数学的语言、方法去近似地刻画该实际问 题，这种刻画的数学表述就是一个数学模型。
第1章 数学建模入门
主要内容
数学建模与能力培养； 数学模型无处不在；
数学模型与数学建模； 数学建模的案例分析； 几个数学建模问题。
2019/3/25 信息工程大学 韩中庚 2
1、数学建模与能力培养
• 数学建模越来越火了！
• 关心的人越来越多了！ • 社会关注越来越多了！ • 参与的人越来越多了！ • 文章成果越来越多了！ • 出版的书越来越多了！ • 竞赛规模越来越大了！ • 竞赛水平越来越高了！ • 竞赛获奖越来越难了！
2019/3/25 信息工程大学 韩中庚 14
2、数学建模的方法
（4）如何做好数学建模？
Mathematical modeling cannot be learned by reading books or listening to lectures, but only by doing!---Practice!
－－－COMAP：Solomon A. Garfunkel
2019/3/25
信息工程大学 韩中庚
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3、数学模型无处不在
• 21世纪是知识经济的时代，信息的社会； • 当今社会正在日益数学化； • 数学无处不在已成为不可争辩的事实；
数据建模与分析(ppt课件)
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上海财经大学信息管理与工程学院
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第8讲 数据分析与建模
8.1数据建模简介
Data modeling 数据建模– 是一种组织和记录系统的数据的技术，有时被称 为数据库建模。 Entity relationship diagram (ERD) 实体关系图（ERD） – 是一种利用符 号记法按照数据描述的实体和关系来刻画数据的数据模型。
主键
Dorm Smith Jones Residence Director Andrea Fernandez Daniel Abidjan
外键 Duplicated from primary key of Major entity (not unique)
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上海财经大学信息管理与工程学院
第8讲 数据分析与建模
MEMO DATE TIME YES/NO VALUE SET IMAGE
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上海财经大学信息管理与工程学院
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第8讲 数据分析与建模
8.2.2 属性
Domain 域 – 是属性的一个参数，定义了这个属性可以取的合法值。
表8-2 数据类型 NUMBER 域 对于整数，指定范围：{最小-最大} 对于实数，指定范围和精度：{精度最小值-精度最大值} 逻辑数据类型的有代表性的域 例子 {10-99} {1.000-799.999}
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上海财经大学信息管理与工程学院
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第8讲 数据分析与建模
属性允许的默认值
例子 0 1.00 NONE NULL REQUIRED NOT NULL
Required or NOT NULL
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上海财经大学信息管理与工程学院
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数据处理与建模流程
数据处理与建模流程(总10页)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March数据处理与建模流程：1 数据处理1.1 替换缺失值：数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。
时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。
经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。
2 时间序列的预处理2.1 时间序列平稳化首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。
如下图所示：可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。
故序列不平稳。
为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。
再次制作自相关图，勾选一次差分。
结果如图所示：如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。
序列仍不平稳。
勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。
结果如图所示：从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。
序列已稳定。
故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。
2.2 平稳序列的检验为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。
此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。
进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。
PACF拖尾。
根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。
(ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。
如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。
如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。
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数据处理与建模流程：1数据处理1.1替换缺失值：数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。
时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。
经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。
2时间序列的预处理2.1时间序列平稳化首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。
如下图所示：可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。
故序列不平稳。
为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。
再次制作自相关图，勾选一次差分。
结果如图所示:如图所示偏ACF 图仍然所有值均在置信区间之外。
序列仍不平稳。
勾选季节性差分再 次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。
结果如图所示：从图中可知ACF 为截尾，PACF 为拖尾。
序列已稳定。
故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。
22平稳序列的检验为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ ACF ）与偏相关图（PACF ）。
此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：口'VL.IK hRI然骤减。
PACF 拖尾。
根据下图，符合 MA(q),Seas.MA(Q) 模型。
事於.1各种4kMA«3J 的目冋归茶魏和價国归購锻虫忧趋勢型* R ( P )- p 扁一霹醺MA(f)lair =w EfVlft拖堆AR» T S«. AH' Pi拖珞l 嗨 - p * M 尸 h ；曙 MUA(v ),Sra fij «A( fl )(ACF 与PACF 怎么看：第一列数为 lag 值，第二列为相关系数的估计值, 第三列为标准误差，其余为 Box-Ljung 检验结果。
如果相关系数是突然收敛到置信区间之内， 95%的值在置信区间之内，为截尾。
如果相关系数像一条常常的尾巴， 95%的值在置信区间之外,为拖尾。
故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。
符合 MA 模型)3指数平滑与ARIMA 的比较指数平滑:用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。
理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。
基本公式：| L - ™ ------------ b1LJq+Sq 后仍观察，发现其具有周期性，在^1*1 It)I 2 3 415 T B fl ID II I Z13U IS' Tlfl !9Z] ：< 2II3Z1^®2131:二 a 匕 + ( 1 一 U t () < a < 1Ft 是t 时刻的预测值，Y 是t 时刻的实际值。
指数平滑沿袭了修正的思想,预测值是T 时刻的实际观测值对 T 时刻的预测值加以修正后得到的。
展开式:=a+ a (1 — a) _ j + a( 1 - a )2 + '" + or( 1 — a) 3 Y i实际观测值对预测值的影响随着时间距离的增大而呈指数级数衰减，这就是指数平滑的由来。
平沖的由来U 只走滅的建度由平滑系数欣決能，如黑仪-】，说叨r + 1吋刻的预刎"很由『时劉 的谨删價决定，而与卩时刻之前的任何数值Jt 天；半口權近1时•时Ml 庁列的衰减逢度非常快+预 測當只受彊近的儿牛现测値的比响.哽処处的影响禅少：芳（I 搖近。
吋-即使迅处的观测佰也灯 当前的硕测有相沟的翻响力曲口果n = 0*说明序列非常螳宦嘔T 讨剧的观港值的霁咆’村由 听史数邮貴交，根据指数平滑法的公式可以知道: 指数平滑法适合于影响随时间的消失呈下降的数据。
ARIMA 模型:AR ( p )模型(Auto regression Model ) -------------自回归模型刃=c + 0iXt-i + ^2Vt-2 + …+ 0p7t-p + e t式中・”为时间序列第七时刻的观察值.即为因变呈或称被解释变註；y £_v y T -3.…，y»p 为时序片的淆后序列.这甲.作为自变帛戚称为解释变苗：內是融 机i 吴遼项：G 01 r 0“….0&为待估的门冋叽参数村.4/ hg ）模型：Moving Avemge MudeJ 移动平均税型V 阶移动平均模型匕£「乂十巧一坊空L _◎/；-_-一加Y式中，H 为时间序列的平均数，但当輛｝序列在0 I ：卜变动时、显然#=0, 可删除此项；%s “ 为模型在第『期「第人I 期…初第 i 期的课并，0]t 釦 z 0为待估的移副T 均卷数“这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数，差分的目的是为了让某些非平稳（具有一定趋势的）序列变换为平稳的，通常来说 d 的取值一般为0,1,2。
对于具有趋势性非平稳时序，不能直接建立 ARMA 模型，只能对经过平稳化处理，而后对新的平稳时序建立ARMA （p,q ）模型。
这里的平稳化处理可以是差分处理，也可以是对数变换，也可以是两者相 结合，先对数变换再进行差分处理。
T+1时刻的p 阶自回归模型:对于具有季节性的非平稳时序（如冰箱的销售量，羽绒服的销售量），也同样需要进行季节差分，从而得到平稳时序。
这里的 D 即为进行季节差分的阶数； PQ 分别是季节性自回 归阶数和季节性移动平均阶数； S 为季节周期的长度。
确定pqd,PQD 主要根据自相关图与偏自相关图。
4.建模首先了解一下各个参数的意义：R 方、平稳的R 方：R 方是使用原始序列计算出的模型决定系数,用。
平稳的R 方则是用模型的平稳部分计算出的决定系数， 当序列具有趋势或季节波动时, 该指标优于普通 R 房。
两者取值均为小于等于 1的任意数，负值表示该模型预测效果比只 用均数预测还差。
RMSE :均方误差的平方根，表示模型预测因变量的精度，其值越小，精度越高。
MAE:平均绝对误差； MaxAE :最大绝对误差； MAPE:平均绝对误差百分比； MaxAPE:最大绝对误差百分比；正态化的BIC :是基于均方误差的分数，包括模型中参数数量的罚分和序列长度。
罚分去除了具有更多参数的模型优势，从而可以容易地比较相同序列的不同模型的统计量。
其中百分比用来比较不同的模型，最大绝对误差与最大绝对误差百分比对于考虑预测最 坏情况很有用。
4.1指数平滑法建模根据前面叙述，知道指数平滑法适用于影响随时间的消失呈下降的数据。
朋幽“忒和（疋'模型自回归积分滑动平均模型只能在序列平稳时使对于我们的数据可能不适用。
但是保险起见，仍用指数平滑法进行建模。
如图所示R方为负值，表示该模型效果太差。
故抛弃该方法。
4.2专家建模法选择合适模型专家建模法默认两种建模方法均使用，因为手动计算合适参数较为复杂，专家建模器会为用户选择合适的模型与参数。
如图所示，专家建模器选择的是ARIMA模型，并设置参数为ARIMA(0,0,2)(0,0,1)，根据前面分析可知”沁4八用「八弋;4"；二：詞中p=0 ,d=0,q=2 ，P=0，D=0，Q=1。
结合数据的ACF图，说明ARIMA相对于指数平滑法更适合。
模型参数如下，图中R方与平稳的R方相等，该模型为非季节性模型。
Ljung-Box Q 检验中白噪声未超过限定值，通过检验。
-VI fNm«E R-1询■暫■隣■L^m$ffl ?5 »D巧Y!R 1.flFJ sn ?Ti cn ?TJ 4T1 ,•71m 羽n-n H 7C-2•E fl .90 fl?3 JT7Ed•珥RU5E ICi-HZD 1G.B：O1VJ94B H3JE3Q1C.BID 15.3-3C MJBSO ILQJD TCBIB lfli.EXi IWE LiOSf-KH 1.13GE*I4l.i 3?EH<L lKe-i i 1.11JE-I4I I.UtE'll n .143£*14LlMfc-K 1.1 ：-E -14 NdUPE 2WIG+I7 llflflAl? IVIE^IF mt^vr工■畑卄2mi*v UTWIT 2»M£-1F MJf11.3(1 1l.^»H34«ii删11 Jen 11J4B 1IM I1.»B II Ml 1l.]»N2nm n>^4«汨|黑I14JP O43V 別胛13411叭胃1 . El - 1-1&05J0冋1C51□睞5J513 SJWS*■ V r Itt®Mff!« r>ftLjirrgi-gra Uli #|柿•“li W tfWH■「「-■ 1«T3 1 :吓■-1fl nw Q 卜图为该模型预测的9月一天的数据。
■wqEFIN40 0.20 0-•0-=?nn-申jtr -SD0-244 ・rj44強244也—244 23顎44.2调整模型参数但是由前面进行的季节性分解分析可知，我们的数据具有周期性。
由前面分析的图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。
进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。
PACF拖尾。
根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q) 模型。
设置d=1，D=1,q=1 ，Q=1，设置p跟P均为0,建立模型如下。
R方为负值表示该模型拟合效果很差。
需要进一步调整参数。
沖| . 4j 11E HK rir A-i niM5TD 25sa FS M9£刊3册R ,.*T:m尿!■吟Rd VN-QBI Wl 厂心目 5 DM ■#»• an-mRHSE am ai«u 2*1 It 弭叭21 SMI ZBVI'I w Sl.tflft hrKFE 1 4iBE h H 1 di 1 4141 1 1 41VE*H 1 界■EMU4咖屮E： 1 D5re+|iB i.wdE-*iia4 4 0?EE*1C 1 OflTE+HC4O9DE+1E ICB^E*^E NAE10.535 qBJVUE ivjaan■ B妙19刚；19 9W- IB 59■-1K QBS 1B3-B5 HiiAE IM.K3 13J.919i刖曲I13.BSS ■ra.M1E9.139 ll・P.盼1B1 flBb KBMb iritiL/ifecm 4.101 BJM1 viai 4 Ml 4.101 f.nr 0.BD1 t.iai tioi 9.M12p鱼■廿■Miq■诩UEVHfill"晖*du rj即=*■ rt-r.R p OF…苛 1 24>«V 1■慎B13'11 4 Si 1$故进一步调整模型参数。